تأثیر هوش مصنوعی بر تحول ترافیک شهری در سال ۲۰۲۵

در سال ۲۰۲۵، هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان ابزاری انقلابی برای رفع مشکلات مزمن ترافیکی در کلان‌شهرهای بزرگ دنیا شناخته شده است. این فناوری با بهره‌گیری از داده‌های بزرگ، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و اینترنت اشیا (IoT)، جریان ترافیک شهری را بهینه‌سازی می‌کند، تراکم ترافیک را کاهش و بهره‌وری حمل‌ونقل عمومی را افزایش می‌دهد و تجربه سفر شهروندان را بهبود می‌بخشد. این پیشرفت‌ها نه‌تنها زمان سفر را کم می‌کنند، بلکه به حفظ محیط زیست و افزایش ایمنی جاده‌ای نیز کمک کرده‌اند.

هوش مصنوعی به‌طور ویژه در بخش‌های مختلف جریان ترافیک تأثیرگذار است، برای مثال پیش‌بینی و کنترل ترافیک در زمان واقعی که با پردازش حجم بسیار زیادی از داده‌های GPS، سنسورها، دوربین‌ها و اطلاعات تاریخی، می‌تواند نقاط شلوغی را پیش‌بینی و پیشنهاد مسیرهای جایگزین یا بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی را فراهم کند. این سیستم‌ها با جلوگیری از تشکیل گلوگاه‌های ترافیکی، موجب روان شدن ترافیک می‌شوند.

یکی از عمده‌ترین نقاط تجمع ترافیک، تقاطع‌های شهری هستند. با استفاده از چراغ‌های ترافیکی هوشمند و کنترل تطبیقی سیگنال‌ها، مدت روشن بودن چراغ سبز بر اساس جریان واقعی وسایل‌نقلیه تنظیم می‌شود.

ادغام هوش مصنوعی با حمل‌ونقل عمومی نیز نقش کلیدی دارد. سیستم‌هایی همچون حمل‌ونقل برای لندن (Transport for London) توانسته‌اند با پیش‌بینی دقیق تقاضای مسافر و بهینه‌سازی مسیرها و زمان‌بندی‌ها، عملکرد به موقع اتوبوس‌ها را بهبود بخشند و زمان انتظار مسافران را کاهش دهند که این روند موجب کاهش استفاده از خودروهای شخصی می‌شود.

فناوری V2X (ارتباط میان وسایل‌نقلیه و زیرساخت‌ها)، از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی است که به هماهنگی بهتر ترافیک، هشدار به‌موقع در برابر خطرات و مدیریت سریع حوادث کمک می‌کند و به‌دنبال آن سطح ایمنی و جریان روان ترافیک را ارتقا می‌دهد. بهره‌گیری از محاسبات لبه‌ای و سنسورهای اینترنت اشیا نیز امکان پردازش داده‌های نزدیک به منبع را فراهم و واکنش‌های فوری و مدیریت دقیق ترافیک در ساعات شلوغ، تغییرات مسیر و هشدارهای فوری را امکان‌پذیر می‌کند.

کاهش تراکم و توقف‌های بی‌مورد به کاهش میزان مصرف سوخت و آلاینده‌ها کمک می‌کند و هوش مصنوعی از طریق تحلیل رفتار رانندگان، پیش‌بینی شرایط پرخطر جاده‌ای و بهبود شناسایی عابران پیاده و دوچرخه‌سواران، ایمنی را افزایش می‌دهد.

شهرهای پیشرو در بهره‌گیری از این فناوری‌ها، ازجمله لس‌آنجلس، سنگاپور، پیتسبورگ، سن‌دیگو، لندن، دبی و بارسلونا، توانسته‌اند با استفاده از سیستم‌های هوشمند، کاهش قابل توجهی در زمان سفر و تراکم ترافیک داشته باشند؛ به‌عنوان مثال، لس‌آنجلس با تجزیه‌وتحلیل داده‌های دوربین‌ها و سنسورها، به کاهش ۱۲ درصدی میانگین زمان سفر دست پیدا کرده و پیتسبورگ با سیستم سورترک (Surtrac)، زمان سفر را تا ۲۵ درصد کاهش داده است. سنگاپور نیز با استفاده از داده‌های GPS، دوربین و شبکه‌های اجتماعی، موج‌های سبز برای اتوبوس‌ها ایجاد کرده و تردد را به‌طور قابل‌توجهی بهبود بخشیده است.

در زمینه برنامه‌ریزی شهری نیز مدل‌های پیش‌بینی ترافیک اهمیت حیاتی دارند، زیرا با تحلیل داده‌های تاریخی و لحظه‌ای، امکان پیش‌بینی نقاط تراکم و اثر تغییرات محیطی را فراهم می‌کنند. این مدل‌ها به برنامه‌ریزان اجازه می‌دهند تا قبل از ایجاد مشکلات، زیرساخت‌های مناسب را طراحی، زمان‌بندی چراغ‌ها را بهینه و تخصیص فضای جاده‌ای را به‌گونه‌ای مدیریت کنند که جریان ترافیک بهتر شود. این اقدام همچنین با شناسایی نقاط حادثه‌خیز ایمنی را افزایش می‌دهند و از حمل‌ونقل چندوجهی پشتیبانی می‌کنند.

در زمینه الگوریتم‌ها، در سال ۲۰۲۵ از ترکیبی از روش‌های کلاسیک و هوش مصنوعی عمیق استفاده می‌شود. الگوریتم‌های کلاسیکی همچون آریما ( ARIMA، یکی از کاربردی‌ترین مدل‌های سری زمانی برای تحلیل، مدل‌سازی و پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان) و فیلتر کالمن (Kalman filter، یک الگوریتم تخمین برای تخمین حالت یک سیستم پویا در حضور نویز و فقدان قطعیت) برای تحلیل سری‌های زمانی و فیلتر داده‌ها کاربرد دارند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی درخت تصمیم (Decision Tree، نوعی یادگیری ماشین نظارت‌شده برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی بر اساس پاسخ سوالات قبلی)، جنگل تصادفی (Random Forest، یک الگوریتم یادگیری ماشین برای دسته‌بندی و رگرسیون)، رگرسیون‌برداری پشتیبان (Support vector regression، یک الگوریتم یادگیری ماشینی قدرتمند که به‌طور گسترده برای وظایف رگرسیون استفاده می‌شود) و الگوریتم k موسوم به نزدیک‌ترین همسایه (k-NN، یک سیستم یادگیری ماشینی نظارت‌شده برای داده‌کاوی) برای مدل‌سازی غیرخطی و طبقه‌بندی به‌کار می‌روند.

شبکه‌هایی همچون LSTM (شبکه عصبی بازگشتی) و CNN (شبکه عصبی کانولوشن، برای پردازش داده‌های شبکه‌ای همچون تصاویر) برای شناسایی ویژگی‌های زمانی و مکانی پیچیده استفاده می‌شود و مدل‌های ترکیبی منجر به افزایش دقت پیش‌بینی می‌شوند. شبکه‌های LSTM به‌واسطه توانایی در مدل‌سازی وابستگی‌های طولانی‌مدت زمانی عملکرد چشمگیری دارند.

هوش مصنوعی به این ترتیب به ابزاری حیاتی برای مدیریت ترافیک شهرهای بزرگ تبدیل شده است که با به‌کارگیری داده‌های زنده، یادگیری ماشینی، اینترنت اشیا و محاسبات لبه‌ای، زمان سفر و تراکم را کاهش، ایمنی را بهبود و اثرات زیست‌محیطی را کاهش می‌دهد. این فناوری‌ها نمونه‌ای بارز از حرکت به‌سوی شهرهای هوشمند و پایدار هستند که زندگی شهری را برای ساکنان آن‌ها بهتر، راحت‌تر و ایمن‌تر می‌کنند. برنامه‌ریزان شهری با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی هوشمند این توانایی را خواهند داشت که شبکه حمل‌ونقل خود را به نحوی هوشمند، پایدار و منعطف مدیریت کنند که پاسخگوی نیازهای روبه‌رشد جمعیت و تحرکات شهری پیچیده باشد.